KI verbessert die Programmiereffizienz, aber zu schnell zu viel Code zu generieren ist keine gute Sache

Nachrichten vom 1. Juni: Obwohl die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz die Effizienz verbessert und die Softwareentwicklung erleichtert hat, sind die Leiter der technischen Abteilungen besorgt, dass die zu schnelle Generierung großer Codemengen zu Folgeproblemen führen und ihre Arbeit erschweren wird.

Das Folgende ist die Übersetzung:

Generative KI-Programmiertools können die Entwicklungseffizienz erheblich verbessern, aber einige Technologiemanager befürchten, dass die zu schnelle Generierung von zu viel Code negative Folgen haben könnte.

IT-Leiter großer Unternehmen wie United Airlines, Johnson & Johnson, Visa, Cardinal Health und Goldman Sachs haben alle erklärt, dass sie vom Potenzial der generativen KI zur Automatisierung einiger Programmierprozesse begeistert sind und erwarten, dass dies die Arbeit erheblich verbessern wird Effizienz.

Einige IT-Führungskräfte befürchten jedoch, dass eine Senkung der Messlatte für die Codeentwicklung zu zunehmender Komplexität, „technischer Verschuldung“ und Verwirrung führen könnte, da sie einen ständig wachsenden Stapel von Softwareprodukten verwalten. „Technische Schulden“ beziehen sich darauf, dass Entwickler in kurzer Zeit Kompromisse eingehen, um schnell zu entwickeln, was letztlich zu zusätzlichen Belastungen in der Zukunft führt.

Tracy Daniels, Chief Data Officer des Finanzdienstleistungsunternehmens Truist, sagte, dass bei beschleunigter Lieferung die potenziellen Risiken einer zunehmenden „technischen Verschuldung“ und eines „verwaisten Codes“ Beachtung verdienen.

„Die Leute reden schon lange von ‚technischen Schulden‘, und jetzt haben wir eine ganz neue Kreditkarte, mit der Sie ‚technische Schulden‘ auf eine Weise anhäufen können, die vorher nicht möglich war“, MIT Computer Science & Artificial Der Geheimdienst sagte Armando Solar-Lezama, ein Professor im Labor. Er fügte hinzu: „Ich denke, es ist möglich, eine Menge schlechten maschinengeschriebenen Codes anzusammeln. Unternehmen sollten überdenken, wie sie mit neuen Tools interagieren, um zu verhindern, dass eine ähnliche Situation erneut auftritt.“

Laut Saul-Lezama ist ein Teil der Codeentwicklung der Prozess mühsam und zeitaufwändig, und die Versuche, diese Entwicklungsbemühungen zu automatisieren, nehmen seit Jahren weiter zu, was zu Fortschritten bei der automatisierten Programmierung wie Chatbots führt

Amanda Silver, Vizepräsident und Leiter der Produktentwicklung bei Microsoft, sagte, dass der Mangel an guten Entwicklern das Unternehmen auch dazu veranlasst, die Investitionen in Entwicklungstools zu erhöhen Andere Tools, die von Amazon, IBM und den Startups Tabnine und Magic AI eingeführt wurden, können oft die Generierung von Codeausschnitten und Tests empfehlen oder technische Vorschläge beim Schreiben von Programmen machen, sagen IT-Führungskräfte

Vivek Jetley, Executive Vice President und Leiter der Analytik bei EXL, einem Unternehmen für Datenanalysen und digitale Betriebslösungen, macht dies meiner Meinung nach auch die Arbeit des Chief Information Officers komplizierter. „

Diese Tools erleichtern die Programmierung, sodass immer mehr Mitarbeiter mit dem Schreiben von Code für neue Anwendungsszenarien beginnen können. Aber Jaitley sagte, dass CIOs den Code kontrollieren und verwalten müssen, wenn die Menge an Code explodiert, und Prioritäten setzen müssen, welcher Code behalten werden soll „Haftung“ und „verwaister Code“ sind für CIOs schon lange ein Problem Es ist unvermeidlich, dass die Leute verwirrt darüber sind, was ein Code tut und wie er erstellt wurde. Wenn Entwickler das Unternehmen verlassen, werden diese Probleme mit der Zeit immer größer. Rosado ist davon überzeugt, dass sich die Menge an Code verschärfen wird Diese Probleme. Das ist die Hauptbotschaft von United Airlines. Mit der Zeit werden Ausfallsicherheit und Sicherheit von Cloud-Umgebungen immer wichtiger und die Veröffentlichung von Software ohne ordnungsgemäße Überprüfung und Tests wird immer schwieriger. Trotz der Risiken schreiten CIOs voran , sagte Birnbaum, und United testet mehrere generative KI-Anwendungen, darunter die Fähigkeit zur automatischen Codegenerierung. Nuo hat außerdem kürzlich eine funktionsübergreifende Arbeitsgruppe zur Bewertung verwandter Anwendungsfälle und Risiken eingerichtet Die Effizienzsteigerungen der ersten Pilotprojekte von Goldman Sachs erreichten zweistellige Werte (Chenchen).

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